NVIDIA Blackwell GPU i DGX Spark og Nvidia Blackwell Ultra GPU i DGX-stasjonen er begge en del av NVIDIAs Grace Blackwell-arkitektur, designet for AI-databehandling med høy ytelse. Imidlertid imøtekommer de forskjellige behov og tilbyr distinkte ytelsesegenskaper.
Nvidia Blackwell GPU i DGX Spark
DGX Spark drives av GB10 Grace Blackwell Superchip, som inkluderer en Blackwell GPU med femte generasjons tensorkjerner og FP4-støtte. Dette oppsettet leverer opptil 1000 billioner operasjoner per sekund (topper) av AI-beregningen av ytelse, noe som gjør det egnet for finjustering og inferanseoppgaver med avanserte AI-modeller som Nvidia Cosmos Reason World Foundation-modellen [2] [3]. Systemet har 128 GB av enhetlig systemminne, som er LPDDR5X, og en minnebåndbredde på 273 GB/s [5] [10]. DGX Spark er designet for utviklere og forskere som trenger å prototype, finjustere og distribuere AI-modeller raskt, spesielt i kantberegningsscenarier der personvern og lav latens er avgjørende [7].
Nvidia Blackwell Ultra GPU i DGX Station
I kontrast bruker DGX -stasjonen GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, som inkluderer en Blackwell Ultra GPU. Dette systemet er designet for mer krevende AI-arbeidsmengder, for eksempel storskala trening og inferencing. DGX -stasjonen tilbyr en betydelig økning i minnekapasiteten med 784 GB sammenhengende minneplass, og kombinerer CPUs LPDDR5X DRAM og GPUs HBM3E -minne [1] [8]. Blackwell Ultra GPU i DGX-stasjonen gir overlegen ytelse sammenlignet med standard Blackwell GPU, med muligheter som er mer på linje med datasenternivåytelsen. Den støtter de nyeste tensorkjernene og FP4-presisjonen, koblet via NVLink-C2C for forbedret systemkommunikasjon og ytelse [2] [3].
Performance Comparison
- Beregn ytelse: Begge systemene leverer opptil 1000 billioner operasjoner per sekund for AI-beregningsoppgaver, men DGX-stasjonens større minne og mer avansert GPU-arkitektur gjør den bedre egnet for kompleks AI-modelltrening og storskala inferencing [1] [3].
- Minne og båndbredde: DGX -stasjonen tilbyr betydelig mer minne (784 GB) sammenlignet med DGX Spark (128 GB), noe som er avgjørende for å håndtere store datasett og komplekse AI -modeller. Minnet båndbredde i DGX -gnisten er 273 GB/s, men spesifikke båndbreddedetaljer for DGX -stasjonen er ikke gitt, selv om det forventes å være høyere på grunn av den mer avanserte arkitekturen og større minnekapasitet [1] [5].
- Målgruppe: DGX Spark er rettet mot utviklere og forskere som trenger øyeblikkelig AI -modelldistribusjon og eksperimentering, mens DGX -stasjonen retter seg mot profesjonelle brukere og bedrifter som krever høy beregningskraft for å kreve AI -oppgaver [7] [10].
Oppsummert, mens begge GPU-ene tilbyr høy AI-beregningsytelse, gir Blackwell Ultra GPU i DGX-stasjonen overlegne muligheter for storskala AI-arbeidsmengder på grunn av den avanserte arkitekturen og betydelig større minnekapasitet.
Sitasjoner:
[1] https://www.theregister.com/2025/03/18/GTC_FRAME_NVIDIAS_BUDGET_BLACKWELL/
[2] https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2025/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers/default.aspx
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[4] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-announces-blackwell-ultra-b300-1-5x-faster-than-b200-with-288gb-hbm3e-og-15-pflops-dense-fp4
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/
[6] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-ai-chip-gb300
[7] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashesh-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
[9] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/news/366621003/nvidia-readies-vera-rubin-to-replace-blackwell
[10] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[11] https://www.bigdatawire.com/2025/03/18/nvidia-cranks-up-the-dgx-performance-with-blackwell-ultra/
[12] https://www.engineering.com/nvidia-unvels-dgx-personal-ai-supercomputers-by-brace-blackwell/